Các nhà nghiên cứu Qifan Yu và cộng sự đã tạo ra tấm cảm nhận hình dạng sử dụng mảng waveguide quang học elastomer được sắp xếp theo hình zig-zag hai lớp chồng lên nhau. Bằng cách phân tích sự thay đổi trong truyền ánh sáng qua các waveguide, hệ thống tái tạo được hình dạng của tấm, bao gồm cả việc phát hiện sự uốn cong khi quấn quanh tay, khuỷu tay và bàn tay tình nguyện viên. Nguyên nhân kỹ thuật là sự thay đổi trong hướng truyền ánh sáng do biến dạng vật lý của waveguide. Mặc dù nguyên mẫu hiện tại cồng kềnh và sử dụng thuật toán chưa tối ưu, khái niệm này có thể được thu nhỏ và dệt vào vải, cho phép ứng dụng theo dõi cấu hình robot hoặc cơ thể con người cho thực tế ảo.
AI có thể tóm tắt sai. Đọc bài gốc trước khi dựa vào thông tin quan trọng.
Vì sao nên đọc: Công nghệ sử dụng mảng waveguide quang học có khả năng tạo ra tấm vật liệu cảm nhận hình dạng mở ra tiềm năng lớn cho theo d chuyển động trong thực tế ảo và robot.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://hackaday.com/2026/10/15/using-optical-waveguide-arrays-to-make-sheets-sense-shapes. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửValve vừa công khai repository tham khảo hardware cho tai nghe VR Steam Frame mới, nhắm đến modder và hacker hardware. Bộ tài liệu này chứa mô hình CAD định dạng STEP của VR core module, head strap và controllers, cùng tài liệu vị trí IR tracking LEDs để tránh occlusion khi thiết bị add-on. Tai nghe này có port mở rộng truy cập người dùng với interface MIPI camera và PCI Express, kèm reference design định dạng KiCad và Altium. Việc tiếp tục dòng sản hacker-friendly này nối dài truyền thống mở cửa hardware của Valve như đã làm với Steam Deck trước đó.
Bài viết này cung cấp tài liệu kỹ thuật chi tiết về thiết bị VR mới của Valve cho phép lập trình viên tùy chỉnh và phát triển phần mở rộng.
OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây nhờ Raspberry Pi chạy ROS 2, sử dụng lidar 2D giá rẻ để lập bản đồ phòng và tích hợp với Home Assistant. Phần cứng chủ yếu cần in 3D, trong khi phần mềm đã tương đối hoàn thiện và dự án đang phát triển tích cực trên GitHub.
Là người phát triển robot hoặc IoT, bạn nên đọc để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa nhà ở tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây, bằng cách kết hợp phần mềm tự động hóa nhà (Home Assistant) với ROS 2 và giải pháp thô sơ nhưng hiệu quả.
Atomic Machines, công ty do Jeff Holden - người xây dựng Amazon Prime - thành lập, vừa huy động được 250 triệu đô la cho hệ thống tạo ra micro-machines trực tiếp từ code. Họ sử dụng quy trình tự động hóa để chuyển đổi code thành các thiết bị vật lý ở cấp độ vi mô. Công nghệ này có thể thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tạo ra các thiết bị điện tử và cơ khí nhỏ. Đáng học hỏi ở đây là sự kết hợp giữa phần mềm và vật lý để tạo ra sản phẩm phức tạp. Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực embedded systems hoặc IoT, bài viết này có nhiều insight hữu ích về tương lai của sản xuất.
Atomic Machines gây chú ý với khoản gọi vốn 250 triệu USD và công nghệ tạo ra vi máy từ mã code, đột phá cách tiếp cận thiết bị vật lý.
Atoms luôn chậm hơn bits do các rào cản vật lý trong deployment. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc truyền tải thực tế các thiết bị vật lý tốn thời gian hơn nhiều so với truyền dữ số qua mạng, với thời gian trung bình deployment vật lý lên đến 48 giờ so với chỉ vài phút cho deployment digital. Hệ quả này tạo ra khoảng trữ deployment đáng kể, làm chậm tốc độ triển khai và tăng chi phí vận hành. Lập trình viên nên chú trọng tối ưu hóa quy trình CI/CD và cân nhắc hybrid deployment để giảm thiểu khoảng cách này.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách giảm thiểu sự chậm trễ giữa việc phát triển phần mềm và triển khai sản phẩm thực tế.
Resilient Robotics giới thiệu Beam Bots - framework xây dựng robot fault-tolerant bằng Elixir với declarative DSL, OTP supervision và real-time control. Framework này tận dụng tính năng fault-tolerance của Erlang/OTP để robot tự phục hồi sau lỗi mà không cần can thiệp. Hệ thống sử dụng supervision trees để quản lý các process, đảm bảo robot tiếp tục hoạt động ngay cả khi một component gặp sự cố. Điểm đáng học là cách tiếp cận functional programming giúp quản lý state phức tạp trong môi trường real-time mà không gây race condition.
Beam Bots giúp lập trình viên xây dựng robot có khả năng chống lỗi cao bằng cách sử dụng Elixir và OTP supervision.
Wayve's Alex Kendall says its AI reaches Mercedes cars within two years, with Tokyo robotaxis by year end. Humanoids, he says, will take a while.
NASA's upcoming CADRE mission will send three small rovers to the Moon to autonomously coordinate exploration without human control, electing a leader, assigning tasks, and replanning as a team when power runs low. Landing as part of the IM-3 launch planned for late 2026, the mission tests whether robot teams can operate unsupervised for the roughly two weeks needed to map lunar terrain, a capability seen as essential for future South Pole missions where communication blackouts, extreme cold, abrasive dust, and lack of GPS make constant human control impractical. Ground tests at JPL already showed the rovers replanning paths together and pausing as a group when one robot's battery ran low. The piece also notes China's Chang'e-7 mission, waiting at Wenchang for a launch expected by the end of 2026, as a competing effort to deploy coordinated lunar robot teams.
8devices 8Sight T100 là camera Long-Wave Infrared compact Lynred ATI320 dành cho UAS, robotics và công nghiệp. Thiết kế này kết hợp cảm biến nhiệt Lynred ATI320 với MCU STM32N6 mạnh mẽ. Camera cung độ phân giải 320x256 pixel, hỗ trợ nhiệt độ từ -20°C đến 650°C với độ nhạy nhiệt NETD dưới 30mK. Bộ xử lý STM32N6 cho phép xử lý hình ảnh nhiệt thời gian thực với độ trễ thấp dưới 50ms. Nếu bạn đang phát triển hệ thống nhiệt cho drone hoặc robot, giải pháp này mang lại hiệu năng cao với kích thước nhỏ gọn.
Bài giới thiệu camera nhiệt STM32N6 kết hợp với cảm biến nhiệt Lynred ATI320 mang đến giải pháp nhỏ gọn cho hệ thống bay và ứng dụng công nghiệp.
Đang tải bình luận…